人工智能驱动档案数据智治探索

摘 要：在数字化、网络化日益普及的今天，档案数据已不再是孤立、静态的信息孤岛，而是需要与其他数据资源进行整合、关联和共享的重要资产。本研究将关注人工智能技术在实现医疗档案数据与其他数据资源的互联互通、共建共享方面的作用和价值，探索构建基于人工智能的档案数据智治新模式。对人工智能在档案数据管理和应用中可能带来的挑战和风险进行深入剖析，并提出相应的应对策略和解决方案。

关键词：人工智能；档案数据；智慧医疗；档案管理；自然语言处理；电子病历；智能推荐；个性化

智慧治理强调以数据为基础，通过智能化手段提升治理的精准性、高效性和前瞻性。本研究聚焦于人工智能技术在档案数据智治中的具体应用和实践，探讨如何通过人工智能技术实现档案数据的自动化处理、智能化分析和精准化利用，进而揭秘人工智能驱动档案数据从数字到智治的转变过程，揭示人工智能在档案数据智治中的关键作用和实践路径，为档案管理领域的创新发展提供有益借鉴和参考。同时，也对人工智能在档案数据管理和应用中可能带来的挑战和风险进行深入剖析，如数据安全、隐私保护、算法偏见等问题，并提出相应的应对策略和解决方案。希望通过分享智慧医疗档案管理的“提智增效”经验，激发更多行业对人工智能技术应用的关注和探索热情。

1 研究现状分析

近年来，随着数字技术应用和创新，关于数字技术对医疗档案的应用和创新研究越来越多。部分研究以医疗档案数治管理工作为主，如以数字人文融合型档案数字化转型升级为出发点，针对大型医院分析了大型医院数字人文融合型档案数字化转型升级的策略和智能化服务。[1，2]部分学者以医疗档案数据为研究对象，探索了医疗档案数智管理[3，4]；部分学者对医疗档案管理机制进行探索等[5，6]。

当前研究大多以现有结构化档案数据为研究对象，通过数据清洗、知识图谱、数据可视化以及智能化等技术进行研究分析，但实际工作中大约超过半数的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括含有非统一文字的表格字段。为了方便存储和传输电子化的医疗数据，并未达到进行数据分析的要求。

通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础，也是人工智能驱动档案数据智治探索重要的研究对象。智慧医疗档案管理不仅需要关注结构化数据归档管理，更需要关注在医学文本处理和自然语言理解、非结构化医学数据分析、电子病历表型提取、临床决策支持、精准医学等方面的非结构化数据管理。

不同于传统的档案管理依赖大量的人工操作，如数据录入、分类、检索等，智慧医疗档案管理运用人工智能技术，特别是自然语言处理和机器学习技术。它能够利用自然语言处理、深度学习等技术对医疗档案的自动分类、智能检索和数据分析，实现对这些任务的自动化处理，极大地提高档案管理的效率。

2 技术基础和理论框架

智慧医疗档案管理实现了数字到数据，数据到数智，数智到数治以及从数治到智治的层层递进升级。在档案管理中，数智体现为利用智能算法和模型对档案数据进行智能化分类、检索、预测等操作。数治是数据驱动的治理方式，它依赖于数据来进行决策和优化治理过程。智治是在数治基础上进一步融入人工智能技术，实现治理的智能化和自动化，数据被智能化处理可以为档案管理提供更高级别的支持。

智慧化管理系统构建需要应用数据驱动理论、智能技术理论以及智慧治理理论。数据驱动理论强调数据在决策和治理过程中的核心作用。智慧治理理论融合了信息技术和治理理念，旨在通过智能化手段提升治理的效率和效果。在档案管理领域，智慧治理意味着运用先进的智能技术来优化档案管理的各个环节，实现档案数据的最大化利用和价值创造。

为了适应现代化管理的发展要求，提高医务部门的管理水平，基于上述理论基础和概念界定，经过深入调研全国医院医务管理建设规划及整体需求，尝试构建一个档案数据智治的理论框架，实现医务科日常管理信息化，提高医务管理的工作效率和工作质量，促进智慧医院建设。

框架包含数据基础层、智能技术层、智治应用层、安全与保障层以及评估与优化层。数据基础层，负责档案数据的采集、存储和预处理工作，确保数据的准确性和可用性；根据实际需求，选择合适的人工智能技术，如自然语言处理技术用于文本挖掘，深度学习技术用于图像识别等。对分散在各系统的医疗档案数据进行清洗、整合，形成标准化、高质量的数据集。智能技术层，通过利用整合后的数据，训练出适用于医疗档案管理的智能化模型，如分类模型、推荐模型等。用于数据的深度分析、预测和决策支持。智治应用层在智能技术的基础上，开发具体的智治应用场景，如自动化分类、智能检索、个性化推荐等。安全与保障层，应用于确保档案数据在智治过程中的安全性和隐私保护。评估与优化层对智治实践的效果进行评估和反馈，不断优化和调整智治策略。通过构建这样一个全面而系统的理论框架，我们可以为人工智能驱动档案数据智治的实践提供有力的理论支撑和指导。同时，这也将有助于推动档案管理领域的创新发展，实现档案工作的提质增效和转型升级。

3 智慧医疗档案管理

通过自动化和智能化的档案数据处理，可以大幅减少人工干预，从而显著提升工作效率。同时，智能系统的运行和维护成本通常低于传统的人工管理模式，有助于实现长期的成本节约。基于深度数据分析和预测的档案数据智治，能够为管理层提供更为精准、及时的决策支持。借助人工智能技术，档案部门可以提供更为个性化、高效的服务，满足用户日益多样化的需求。除此之外，档案数据智治推动了从简单的数据管理向知识管理的转变。通过挖掘档案数据中的潜在知识和关联，可以为学术研究、文化传承等领域提供新的视角和思路。在档案数据智治过程中，对数据安全、隐私保护等问题的重视，有助于构建更为稳健、可靠的数据管理体系。通过智能技术的应用，可以更有效地识别和应对潜在风险，确保档案数据的安全性和完整性。综上所述，档案数据智治的必要性体现在多个层面，从提升效率、优化决策到改善服务、创新知识管理以及强化风险管理等，都展现了其巨大的潜力和价值。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，档案数据智治将在未来发挥更为重要的作用，推动档案管理领域的持续创新与发展。

随着智慧医疗概念的兴起和技术的不断发展，智慧医疗档案管理作为智慧医疗体系的重要组成部分，其现状呈现出以下几个特点。信息化水平逐步提高。越来越多的医疗机构开始重视档案管理的信息化建设，投入资金和技术力量推动档案数字化、电子化进程。电子病历、电子健康档案等信息化产品得到广泛应用，为医疗服务的连续性和质量提升提供了有力支持。智能化技术应用日益广泛。这些技术为档案数据的自动分类、智能检索、深度挖掘等提供了可能，大大提高了档案管理的效率和准确性。为提高档案管理的智能化水平和效率，达到智慧医疗档案管理的“提智增效”提供了条件。标准化和规范化建设不断完善。随着国家对医疗信息化建设的重视和规范要求的提高，智慧医疗档案管理的标准化和规范化建设也在不断完善。相关标准和规范的制定和实施，为医疗档案的互联互通、共享利用提供了有力保障。随着医疗联合体、区域卫生信息平台等建设的推进，跨区域、跨机构的医疗档案共享成为智慧医疗档案管理的重要趋势。这有助于实现医疗资源的优化配置，提高医疗服务的协同性和效率。患者参与度逐渐提升。通过移动应用、健康管理平台等工具，患者可以更方便地查看和管理自己的医疗档案，与医护人员进行有效沟通，实现自我健康管理。档案管理服务模式创新。传统的档案管理服务模式正在向智慧化、个性化方向转变。医疗机构开始探索基于大数据和人工智能技术的档案管理服务模式，如智能推荐、健康预测等，为患者提供更加精准、个性化的医疗服务。

然而，智慧医疗档案管理在发展过程中也面临一些问题和挑战。由于医疗数据来源多样、格式不一，数据整合和标准化工作难度较大。这需要医疗机构投入大量的人力和物力资源进行数据清洗、转换和标准化处理，数据整合与标准化难度大。智慧医疗档案管理涉及的技术领域广泛且更新迭代速度快，医疗机构需要不断跟进新技术的发展，确保档案管理系统的先进性和稳定性。尽管智慧医疗档案管理在技术和应用上取得了显著进展，但安全与隐私保护问题依然不容忽视。医疗档案包含大量的个人隐私信息，如何确保这些信息在传输、存储和利用过程中的安全性和隐私性，是智慧医疗档案管理面临的重要挑战。智慧医疗档案管理涉及患者隐私、数据安全等敏感问题，需要完善的法律法规和政策支持。目前，相关法律法规和政策体系尚不完善，制约了智慧医疗档案管理的进一步发展。除了制度、技术，在人才层面也同样亟待发展。智慧医疗档案管理需要既懂医疗业务又懂信息技术的复合型人才。然而，目前这类人才相对匮乏，医疗机构需要加强人才培养和引进力度，打造一支高素质、专业化的智慧医疗档案管理人才队伍。为解决现存问题，需要加大技术研发投入，积极引进和应用新技术，提高智慧医疗档案管理的技术水平和创新能力。制定和完善数据整合与标准化的规范和标准，推进数据整合与标准化工作，加强医疗机构之间的合作与信息共享，降低数据整合与标准化的难度和成本。同时国家和地方政府应出台相关法律法规和政策措施，明确智慧医疗档案管理的法律地位、数据安全和隐私保护要求等，为智慧医疗档案管理的健康发展提供有力保障。

4 基于智慧医疗档案管理的“提智增效”策略

随着人工智能技术的快速发展，其在档案数据智治中的应用也日益广泛。以下是对人工智能在档案数据智治中应用的探索。（1）智能数据处理方面。通过利用自然语言处理、机器学习等技术，进行智能分类与归档。人工智能可以自动对大量的档案数据进行分类和归档，这不仅可以大大提高档案处理的效率，还能减少人为错误，确保档案的准确性和完整性。基于深度学习和语义分析技术，人工智能可以实现档案数据的智能检索和推荐。用户只需输入关键词或相关描述，系统就能快速准确地找到相关档案，并根据用户的历史行为和偏好推荐相关内容。人工智能可以对档案数据进行深度挖掘和分析，发现数据间的关联和规律，为档案管理提供有价值的洞察。同时，基于大数据分析技术，还可以对档案数据的发展趋势进行预测，为决策提供支持。通过利用智能流程自动化技术，人工智能可以优化档案管理的各个环节，实现流程的自动化和智能化。这包括档案的收集、整理、鉴定、保管、利用等过程，有效提高档案管理的效率和质量。通过结合计算机视觉、语音识别等技术，人工智能可以实现对多种类型档案数据的统一处理和分析。在档案管理中，人工智能可以帮助构建档案知识2BnqD75PydkUgaYbuZS94wBmtWI/qWPcDTCwAG6rBvU=图谱，揭示档案之间的内在联系和深层知识，为档案知识的挖掘和利用提供新的视角，并且可以整合并分析多维度的档案数据。基于用户画像和大数据分析，人工智能可以为每个用户提供个性化的档案服务。（2）安全与隐私保护方面。在档案数据智治中，人工智能还发挥着重要的安全与隐私保护作用。通过利用加密技术、异常检测等手段，人工智能可以确保档案数据在传输、存储和利用过程中的安全性和隐私性。并且方便进行辅助合规性审查工作，自动识别和标记可能违反规定或法律法规的档案内容，减轻人工审查的负担，并降低违规风险。结合人工智能技术，可以实现档案实体的实时监测、预警以及预防性维护，提升档案管理的预见性和响应速度。（3）智能化处理方面。数字孪生技术可以构建档案实体的虚拟副本，使得档案管理人员能够在虚拟环境中模拟和优化管理流程。人机共生的AI数字人呈现出技术提升、成本降低、应用多元等趋势。为提高档案管理的智能化水平和效率，促进智慧医疗档案管理升级可采取多方面措施。

技术选型。根据实际需求，选择合适的人工智能技术，如自然语言处理技术用于文本挖掘，深度学习技术用于图像识别，利用自然语言处理、深度学习等技术，实现对医疗档案的自动分类、智能检索和数据分析。权限精细化管控。支持到期和即将到期预警提醒；支持一键延期操作；对已经到期的授权进行归档。通过管理信息化，形成完整、规范、电子化的技术档案，方便溯源和借阅，管理流程集中线上管理，快速形成多维数据分析，可灵活切换分析数据辅助科学决策。人工智能技术引擎和专用医学自然语言处理引擎，可以基于入院记录、出院/死亡记录、病案首页、围手术期记录、医嘱、检查检验数据等全病案数据进行快速学习和理解，尤其是通过各类型数据的交叉校验去发现和理解全病案中存在的诊疗逻辑和医学内涵，发现病案记录乃至医疗过程中存在的质量问题。该解决方案不但可以智能分析病案中的缺陷，还可以对接医院的业务系统和业务流程，覆盖临床诊疗和病案管理的全流程，从运行中病历、准终末病历、终末病历乃至住院病历与门急诊病历的双向验证，为包括医保结算监管、医院运营、医务管理等各类管理体系提供准确、可靠的基础数据支撑。

数据整合。对分散在各系统的医疗档案数据进行清洗、整合，形成标准化、高质量的数据集，利用整合后的数据，训练出适用于医疗档案管理的智能化模型，如分类模型、推荐模型等。整合各类医疗档案数据，建立统一的智能档案管理平台，提供一站式服务。人工智能使医疗档案数据灵活应用，智慧医疗档案系统借助人工智能提供强大的自定义工具，可灵活配置各类医务管理表单及审批流程，可根据实际需要，将诸如重大手术报备、临购药申请等日常业务灵活纳入系统管理。强大的流程引擎，使处方权申请、手术资格申请等业务审批通过后，可直接推送给医院住院管理系统（Hospital Information System，HIS）、电子病历等业务系统。运用系统强大的查询、统计、灵活的报表工具等功能，自动检索、实时生成常用花名册、套表、统计报表，全面掌控医务人员技术档案情况，具有高度的灵活性和拓展性。

系统部署。通过人工智能技术可与医院HIS系统、人事系统、科研系统等系统无缝对接，通过系统自动提取医师信息、处方权限、药品权限、门诊记录、住院记录、手术记录、新项目新技术等各类信息，实现互联互通，数据集中管理，更好地满足医务科工作人员日常工作中对数据调取需求，也有利于提升医务科与各业务科室的业务协同力度，实现医务管理的规范化、流程化。将训练好的模型集成到智能档案管理系统中，进行系统测试和优化，确保系统的稳定性和高效性。

持续迭代。通过智能推荐、个性化查询等方式，满足医务人员和患者的多样化需求。基于业务管理需求，人工智能支持在系统中设定好角色权限，针对不同的角色授予不同的权限。通过权限管理对医务自助的菜单权限、可查看的人员库、子集、指标、资源（如花名册、登记表、统计报表等）等分别进行授权，甚至可以精细控制到每个子集指标的读、写、无的权限。支持对授权过期、授权异常、临时授权等再次授权的管理。根据用户反馈和实际需求，不断对系统进行迭代升级，提高档案管理的智能化水平。

5 结语

虽然现阶段人工智能技术的应用可能受到数据质量、算法复杂度等因素的限制，如何确保数据安全仍待进一步研究，同时用户接受度不高，但人工智能技术的引入使得智慧医疗档案管理自动化与效率提升，能够准确理解档案内容，实现档案的智能分类和高效检索，对海量的档案数据进行深度挖掘和模式识别，发现其中的关联和趋势，为决策提供科学依据。提升档案管理专业形象，促进知识共享与文化传播。人工智能在档案管理领域的发展趋势将不仅局限于技术层面的进步，还将深刻影响档案管理的社会角色和价值，带来广泛而深远的社会变革。

参考文献：

[1]郝晓晋，杨阳.数字人文融合型档案数字化转型升级策略探究：以大型医院为实例[J].档案管理，2023（06）：120-122.

[2]赵杰.数字人文方法融入智慧医疗档案数据治理与智能服务探索[J].档案管理，2022（05）：96-98.

[3]李金金，龚旭蛟.浅谈医疗档案数据共享[J].浙江档案，2022（10）：53-55.

[4]鲍雨亭，刘蕾，王忠民.长三角一体化背景下智慧医疗档案建设的探索与思考[J].档案与建设，2021（10）：58-60+72.

[5]王向女，李佳芮.医疗大数据时代病例档案及其隐私权保护机制探究[J].山西档案，2020（05）：113-119.

[6]高丽春.医疗档案信息化规章制度研究与实践：以福建省立医院为例[J].黑龙江档案，2023（06）：90-92.

（作者单位：烟台市烟台山医院 田丽杰，副研究馆员 来稿日期：2024-01-14）